DAG在Python中的实现

在这里，我的方法是首先找到所有具有零度的顶点 然后找到每个顶点的in度 遍历时，可以推断每个顶点的阶数。如果in度为零，则执行递归 这里，self.indegree和self.graph是字典表示法。 我不知道我解决问题的方式是否最优，但我只想用这种方式解决问题。 还有，如果有即兴创作，我会很受欢迎的

我也不知道为什么我会犯这个错误 -=：“list”和“int”的操作数类型不受支持

有一个可读的实现，但是它有很多错误

DAG代码要完整得多，但很难理解

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如果您要在生产代码中实现DAG，可能最好依赖networkx。如果您想学习如何在Python中实现DAG，请查看networkx源代码。

首先，您的实现看起来像是类的一部分，但不完整。其次，请尝试打印（键入（self.indegree[neighbor]）。根据您的回溯，这应该是一个列表。尝试向列表中添加整数将导致该错误。那么，您希望这行代码做什么>问题在于

self.indegree[nexter]

返回一个列表是的，这是一个类型错误，我做了一个更正，但在同一行，我得到了一个keyError 5。我希望这行代码将邻居的独立度降低1。在初始级别，我选择一个顶点进行DFS遍历。当图形遍历时，它会将下一个邻居的独立度降低1，如果邻居的阶数为零，这将是一个递归

def get_Indegree_Of_Vertices(self):
    for ele in self.graph.keys():
        self.indegree[ele] = 0
        for i in self.graph.values():
            self.indegree[ele] += i.count(ele)
    return self.indegree

def DAG(self, root):
    # Queue is where I store all the nodes that have in-degree of zero
    queue = deque([root])
    x = queue.popleft()
    print(x)
    for neighbour in self.graph[x]:
        self.indegree[neighbour] -= 1 
        queue.append(neighbour)
        if self.indegree[neighbour] == 0:
            self.DAG(neighbour)